* Dentro dele, o arquivo `app/main.py` está localizado em um pacote Python (diretório com  `__init__.py`). Portanto, ele é um "módulo" desse pacote: `app.main`.
* Existem também um arquivo `app/dependencies.py`, assim como o `app/main.py`, ele é um "módulo": `app.dependencies`.

	error string // Empty means no error.
}

var badExprTests = []badExprTest{
	{"0/0", "division by zero"},
	{"3/0", "division by zero"},
	{"(1<<63)/0", "divide of value with high bit set"},
	{"3%0", "modulo by zero"},
	{"(1<<63)%0", "modulo of value with high bit set"},
	{"3<<-4", "negative left shift count"},
	{"3<<(1<<63)", "negative left shift count"},
	{"3>>-4", "negative right shift count"},
	{"3>>(1<<63)", "negative right shift count"},

Importe a classe `BaseSettings` do Pydantic e crie uma nova subclasse, de forma parecida com um modelo do Pydantic.

Os atributos da classe são declarados com anotações de tipo, e possíveis valores padrão, da mesma maneira que os modelos do Pydantic.

Você pode utilizar todas as ferramentas e funcionalidades de validação que são utilizadas nos modelos do Pydantic, como tipos de dados diferentes e validações adicionei com `Field()`.

## Modelos aninhados

Cada atributo de um modelo Pydantic tem um tipo.

Mas esse tipo pode ser outro modelo Pydantic.

Portanto, você pode declarar "objects" JSON profundamente aninhados com nomes, tipos e validações de atributos específicos.

Tudo isso, aninhado arbitrariamente.

### Defina um sub-modelo

Por exemplo, nós podemos definir um modelo `Image`:

```Python hl_lines="9-11"

constraints.LuhnCheck.message               = The check digit for ${value} is invalid, Luhn Modulo 10 checksum failed.
constraints.Mod10Check.message              = The check digit for ${value} is invalid, Modulo 10 checksum failed.
constraints.Mod11Check.message              = The check digit for ${value} is invalid, Modulo 11 checksum failed.

constraints.LuhnCheck.message               = The check digit for ${value} is invalid, Luhn Modulo 10 checksum failed.
constraints.Mod10Check.message              = The check digit for ${value} is invalid, Modulo 10 checksum failed.
constraints.Mod11Check.message              = The check digit for ${value} is invalid, Modulo 11 checksum failed.

constraints.Mod10Check.message              = Le chiffre de contrôle pour ${value} est invalide, la somme de contrôle Modulo 10 a échoué.
constraints.Mod11Check.message              = Le chiffre de contrôle pour ${value} est invalide, la somme de contrôle Modulo 11 a échoué.

///

## **FastAPI** utilitários

**FastAPI** fornece várias ferramentas para cada um desses esquemas de segurança no módulo `fastapi.security` que simplesmente usa esses mecanismos de segurança.

Nos próximos capítulos você irá ver como adicionar segurança à sua API usando essas ferramentas disponibilizadas pelo **FastAPI**.

Estes tipos que possuem tipos internos são chamados de tipos "**genéricos**". E é possível declará-los mesmo com os seus tipos internos.

Para declarar esses tipos e os tipos internos, você pode usar o módulo Python padrão `typing`. Ele existe especificamente para suportar esses type hints.

#### Versões mais recentes do Python

```

Aqui nós estamos simulando a *inicialização* custosa do carregamento do modelo colocando a (falsa) função de modelo no dicionário com modelos de _machine learning_ antes do `yield`. Este código será executado **antes** da aplicação **começar a receber requisições**, durante a *inicialização*.